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北理工“流星雨计划”：赋予大模型自我进化能力的探索

引言： 想象一下，一个AI模型能够像人类一样，从经验中学习，不断提升自身能力，甚至超越其初始设计。这不再是科幻，而是北京理工大学计算机科学与技术学院DIRECT LAB正在通过“流星雨计划”积极探索的现实。该计划旨在深入研究大模型自我进化的理论与方法，为人工智能领域带来一场革命性的变革。本文将重点关注“流星雨计划”中的一个关键项目：SRA-MCTS，一个赋予代码大模型自我进化能力的创新方法。

主体：

大模型的强大能力有目共睹，但其进步往往依赖于海量数据和人工标注。 “流星雨计划”的核心思想源于人类学习机制：在掌握基本技能后，我们会通过与环境和自身频繁交互，不断改进和完善能力。该计划试图将这一机制应用于大模型，使其能够自主学习、自我提升，最终实现能力的深度挖掘和扩展。

SRA-MCTS (Self-driven Reasoning Augmentation with Monte Carlo Tree Search) 方法正是“流星雨计划”在代码大模型自我进化方向上的一个重要成果。该方法的核心在于赋予模型自我生成推理路径的能力，无需任何外部监督信号。不同于传统的依赖大量人工标注数据或额外监督信号的方法，SRA-MCTS 允许模型自行生成推理路径，并将其转化为可执行代码。这一过程通过一个迭代循环不断完善，模型通过自我反馈和反思，提升解决复杂问题的成功率。

SRA-MCTS 的工作流程可以概括为四个阶段：

选择阶段 (Selection): 使用 UCB1 公式从推理树中选择最优节点作为推理起点。
扩展阶段 (Expansion): 基于选择的节点，生成新的推理步骤，形成新的推理计划。
评估与反思阶段 (Evaluation & Reflection): 评估每个生成的推理步骤的质量，并通过反思机制修正推理过程，确保其正确性与连贯性。
反向传播阶段 (Backpropagation): 通过反馈机制调整生成过程，强化推理路径的质量。

通过这种自我驱动的推理增强机制，SRA-MCTS 能够显著提升代码大模型在复杂任务上的表现。研究者在不同规模的模型 (2B, 8B, 14B) 上进行了实验，结果表明，即使是小规模模型，在经过 SRA-MCTS 训练后，也能在多样性和解决复杂问题的能力上取得显著提升，甚至超越了大型模型 (70B) 数据蒸馏的结果。这证明了小模型自我合成数据训练的巨大潜力。

一个具体的例子：

假设模型需要编写一段拓扑排序的代码。 SRA-MCTS 会引导模型逐步思考：首先识别拓扑排序的概念和算法（如 Kahn 算法），然后分解任务为寻找入度为 0 的节点、加入队列、更新入度等步骤，最终生成完整的代码。整个过程都是模型自主完成的，无需人工干预。

结论：

北京理工大学“流星雨计划”的 SRA-MCTS 方法为大模型的自我进化提供了新的思路和方法。其无需外部监督、自我进化和持续提升的特点，使其具有巨大的应用前景。这项研究不仅验证了小模型自我合成数据训练的潜力，也为未来大模型的自主学习和发展指明了方向。未来研究可以探索将 SRA-MCTS 应用于更广泛的领域，并进一步优化其算法效率和性能。 “流星雨计划”的持续推进，将为人工智能领域带来更多令人兴奋的突破。

参考文献：